应用M-MIVM预测含钛渣系组元活度

 在钢铁冶炼过程中,随着护炉钛材料和含钛铁矿石的应用,大量的含钛炉渣被生产出来。由于缺少多元含钛渣系的热力学数据,限制了钛资源综合利用技术的深入发展。因此,应用改进的分子相互作用体积模型(M-MIVM(FII)),预测了基础渣系Al₂O₃-CaO-SiO₂、FeO-MnO-SiO₂和含钛渣系FeO-MnO-TiO₂、FeO-SiO₂-TiO₂、MnO-SiO₂-TiO₂、Al₂O₃-CaO-FeO-TiO₂中各组元活度,并与试验值比较。结果表明,M-MIVM(FII)的预测值与试验值符合较好,6个体系总的平均相对误差为11%,该精度处于Turkdogan提出的30%以内的试验误差范围; M-MIVM(FII)在参数拟合与活度预测能力方面均优于MIVM,该模型对多元含钛熔渣体系组元活度具有更好的预测效果。在此基础上,应用M-MIVM(FII)预测Al₂O₃-CaO-SiO₂-TiO₂熔体中TiO₂活度,并分析其影响因素。结果表明,TiO₂活度预测值与试验值吻合良好,且随炉渣碱度、Al₂O₃含量的增加而降低,该规律与试验规律相一致。M-MIVM(FII)仅通过拟合子二元系活度或者直接由无限稀活度系数就能够预测多元熔体的热力学性质。     

带式输送机的安全保护和智能巡检系统

正0引言皮带机是一种常用的连续输送机械,利用驱动滚筒与皮带之间的摩擦力曳引输送带和物料运行,其工作平稳可靠、对物料适应性好,输送能力强,具有广泛的应用范围。对于应用于水泥工业生产的皮带机而言,传送带的保护极其重要,如果保护不好,不仅严重影响工厂的正常生产,而且有比较大的安全隐患。目前,对皮带的保护主要通过将速度传感器串接到皮带机电机的控制回路中实现,但对皮带实际工作状态的检测和控制不够准确,常因误动作造成不必要的停机,对皮带安全运行的保护性差,也     

水电站发电机断路器柜内电流互感器的配置

分析水电站发电机出线设备结构及电流互感器在运行中可能出现的保护死区,对水电站发电机断路器柜中电流互感器的配置方案提出建议。     

改进变分模态分解与去干扰包络因子的轴承故障分析

滚动轴承早期故障特征微弱且提取困难,考虑转频对故障包络信号的影响,提出改进包络谱特征因子(EDF),基于EDF提出优化变分模态分解方法(OVMD)。对滚动轴承正常、内圈及外圈状态进行OVMD分解,以EDF最大值作为筛选标准提取有效故障分量进行包络分析。结果表明:OVMD分解带有冲击分量信号,具有较高准确性,分解分量与原分量具有95%以上相似度;通过EDF最大值对分解分量进行提取,所获分量具有明显故障特征,并可排除转频对故障特征频的干扰;采用OVMD-EDF故障提取方法,并进行包络分析,可对不同故障程度的内圈、外圈故障进行精准故障诊断。     

当前市政工程管理现状及应对策略分析

基于市政工程事业快速发展的背景下,对当前市政工程管理现状进行相关研讨,并以此提出有效的应对策略,旨在从根本上提升当地市政工程建设的高质高效性,以期为相关工作者提供帮助。     

机器鱼水球比赛中精确与模糊协作顶球策略

为使机器鱼的顶球兼备精确性以及在鱼脱离预定轨道的情况下尽可能使水球朝有利于我方进攻方向偏离,提出一种精确与模糊协作的顶球策略。在分析以往顶球算法的基础上,设计一种以水球与目标点连线为基准的区域划分,综合考虑理想情况以及水中各种复杂因素影响后的鱼、球以及目标点的相对位置和几何关系,合理组合路径规划算法和动作决策算法,并以实例在符合路径规划条件和不符合路径规划的条件下进行测试。实验结果表明：该算法能最大限度地利用机器鱼目前所处的环境,使机器鱼的顶球兼备精确性和模糊性。     

五环[5.4.0.0~(2,6).0~(3,10).0~(5,9)]十一烷的合成和表征

将二聚环戊二烯裂解生成的环戊二烯,与对苯二醌进行Diels-Alder加成反应,得到了1,4,4a,8a-四氢-1,4-桥亚甲基萘-5,8-二酮,经[2+2]环加成和黄鸣龙还原反应,最终得到目标产物五环[5.4.0.02,6.03,10.05,9]十一烷,产物总收率为51.6%,采用熔点测定、核磁共振氢谱、碳谱、红外光谱和质谱对各步产物进行了表征。探讨了Diels-Alder加成和[2+2]环加成反应的影响因素,确定了Diels-Alder加成反应的最佳反应条件:滴加环戊二烯时溶液温度-11℃,时间3 h。[2+2]环加成反应的最佳条件是:以丙酮做溶剂,原料浓度2 g·125mL-1,光照时间23 h。     

基于云安全的高级计量体系恶意软件检测方法

高级计量体系(AMI)中,智能电表主要依赖嵌入式硬件加密(ESAM)提供保护,遭破解后可能遭恶意软件攻击威胁。针对智能电表通信和计算资源有限的特征,提出了基于白名单的云安全防护方法。首先利用运行环境封闭固定的特点,在计量中心云端安全服务器中建立并维护合法进程白名单;然后在智能电表中安装运行进程检测模块,由其枚举出所有运行进程,计算唯一标识各进程的哈希值特征码并提交到云端安全服务器,与白名单进行对比即可检出含非法进程的表计。该模式仅需在智能电表中计算并上传进程特征码,可在有限的计算和通信资源约束下满足恶意软件检测需求,能够强化AMI的网络安全防护水平。